Precificação por vigilância

A precificação por vigilância (ou Surveillance Pricing) ocorre quando plataformas digitais utilizam a vasta coleta de dados pessoais para praticar uma discriminação de preços ultra-personalizada. Enquanto o comércio tradicional exibe o mesmo preço para todos os clientes, os algoritmos de plataforma criam "preços individuais". Segundo a teoria do Capitalismo de Vigilância de Shoshana Zuboff, essa prática transforma a experiência humana em matéria-prima gratuita para práticas comerciais ocultas. O sistema não avalia apenas o custo do serviço, mas a disponibilidade psíquica e financeira do indivíduo para pagar mais em um contexto específico. É uma violação direta do princípio da transparência no consumo, pois o usuário nunca tem acesso ao valor real de custo do serviço, apenas à cifra que o algoritmo decidiu que ele aceitaria pagar sob pressão ou conveniência imediata.

O mecanismo opera através da análise preditiva de variáveis que o consumidor geralmente não associa ao valor final do produto. O sistema monitora o hardware do dispositivo para identificar urgência, como o nível crítico de bateria, e cruza esses dados com o histórico de localização para inferir o poder aquisitivo do bairro onde o usuário se encontra. Além disso, a inteligência artificial mapeia padrões de consumo para detectar se o indivíduo é um comparador de preços ou se demonstra fidelidade passiva, o que permite ao algoritmo testar margens de lucro maiores sem o risco de perder a venda. O estado emocional e a pressa são deduzidos por comportamentos de navegação erráticos, transformando gatilhos psicológicos em critérios de inflação instantânea da tarifa.

Afeta todos os consumidores inseridos em ecossistemas digitais, mas penaliza severamente aqueles em situações de vulnerabilidade, urgência ou baixa literacia digital. No Brasil, essa prática aprofunda a desigualdade estrutural, pois cobra mais caro de quem, por necessidade geográfica ou falta de alternativas de transporte e serviço em horários de risco, torna-se um "refém" das plataformas. A precificação discriminatória atinge diretamente a soberania financeira de trabalhadores que dependem da previsibilidade de gastos para fechar o orçamento doméstico.

A prática é mascarada sob eufemismos mercadológicos como "preço dinâmico" ou "ajuste de mercado", ocultando o componente de monitoramento pessoal. As empresas protegem esses algoritmos como segredos comerciais ("caixas-pretas"), o que impede auditorias de órgãos de defesa do consumidor. A invisibilidade é garantida pela personalização extrema: como o preço é gerado individualmente em milissegundos, o consumidor não consegue comparar sua oferta com a de outros usuários, naturalizando a variação como uma "flutuação natural" do sistema, e não como uma manipulação baseada em seus dados privados.

Os efeitos principais incluem a erosão da confiança nas relações de consumo e a eliminação da previsibilidade financeira. Gera um estado de ansiedade algorítmica, forçando o usuário a tentar "enganar" o sistema para obter valores justos. Estruturalmente, permite que grandes corporações capturem todo o excedente do consumidor, realizando uma transferência de renda invisível da base da pirâmide para as grandes empresas de tecnologia por meio de micro-extrações diárias que, somadas, representam uma perda significativa de poder de compra para as populações monitoradas.